Was ist Skild AI? Ein Blick in die Zukunft der Roboterintelligenz

• Was ist die Geschichte hinter Skild AI?

• Wie funktioniert das Gehirn von Skild AI?

• Für wen ist Skild AI gedacht?

• Physische Roboter vs. Software-KI, die Sie heute nutzen können

• Fazit: Die richtige KI für die jeweilige Aufgabe auswählen

Einführung in Skild AI

Wenn Sie die Tech-Welt im Auge behalten, ist Ihnen wahrscheinlich schon der Name Skild AI aufgefallen. Das ist das Robotik-Unternehmen, das massive Investitionen von großen Akteuren wie SoftBank und NVIDIA anzieht. Mit einer Bewertung in Milliardenhöhe ist ihr Ziel riesig: ein einziges, universelles "Gehirn" zu entwickeln, das jeden Roboter für jede physische Aufgabe antreiben kann. Denken Sie an Fertigung, Bauwesen, Logistik – was auch immer Ihnen einfällt.

Das ist sicherlich eine aufregende Zukunftsvision. Aber was bedeutet diese Art von hardware-fokussierter KI für Unternehmen, die sich jetzt gerade mit digitalen Problemen befassen? Hier werden wir aufschlüsseln, worum es bei Skild AI geht, welche Technologie hinter ihren großen Ambitionen steckt, und ihre langfristige Vision mit praktischer, softwarebasierter KI vergleichen, die Sie heute schon nutzen können, um unmittelbare Probleme zu lösen, wie zum Beispiel einen überquellenden Kundensupport-Posteingang.

Die Geschichte hinter Skild AI

Im Kern ist Skild AI ein amerikanisches Startup, das versucht, eine allgemeine KI für Roboter zu entwickeln. Gegründet von Deepak Pathak und Abhinav Gupta, ist ihre große Idee das "Skild Brain", eine einzige, anpassungsfähige KI, die dafür konzipiert ist, alle Arten von Robotern zu steuern, unabhängig von der Aufgabe oder der Umgebung.

Anstatt jeden Roboter für eine spezifische Funktion zu programmieren, möchte Skild AI ein "omni-bodied" System schaffen, das im laufenden Betrieb lernt. Laut einer Pressemitteilung mit Hewlett Packard Enterprise sammelt ihr Modell Daten aus seiner Umgebung in Echtzeit. Dies ermöglicht es ihm, gleichzeitig zu lernen und zu handeln, ähnlich wie es Menschen tun.

Dieser Ansatz hat definitiv für Aufsehen gesorgt. TechCrunch berichtete über eine potenzielle Investition von 500 Millionen US-Dollar von SoftBank, was ihre Bewertung auf stattliche 4 Milliarden US-Dollar erhöhen würde. Mit so viel Geld sind sie ein ernstzunehmender Konkurrent im Rennen um die Entwicklung der nächsten Welle physischer KI.

Kurzer Hinweis: Verwechseln Sie sie nicht mit Skild.com. Das ist ein völlig anderes Unternehmen, das Innovationswettbewerbe veranstaltet. Skild AI konzentriert sich voll und ganz auf Robotik und die Entwicklung einer allgemeinen Intelligenz für die physische Welt.

Wie funktioniert das Gehirn von Skild AI?

Das gesamte Konzept hinter Skild AI besteht darin, ein Modell zu schaffen, das über viele verschiedene Roboterkörper hinweg funktionieren kann. Dies ist ein ziemlich großer Wandel im Vergleich zur üblichen Vorgehensweise, bei der jeder Roboter seine eigene, maßgeschneiderte Software für jede Kleinigkeit benötigt, die er tut.

Die großen Ideen hinter der Technologie

Sie bauen auf einigen Schlüsselideen auf. Die erste ist das Konzept einer omni-bodied KI. Ziel ist es, dass dieselbe Kernintelligenz den Roboterarm einer Fabrik, eine Sicherheitsdrohne oder einen Lieferroboter bedienen kann, ohne dass für jeden eine komplett neue Software erforderlich ist.

Als Nächstes kommt das Echtzeit-Lernen. Anstatt auf einem festen Datensatz trainiert zu werden, sind die Modelle von Skild AI darauf ausgelegt, kontinuierlich aus dem zu lernen, was sie in der realen Welt erleben. Wie Sie sich vorstellen können, erfordert dies eine unglaubliche Menge an Rechenleistung, weshalb sie sich mit Unternehmen wie HPE und NVIDIA zusammengetan haben, um dies zu realisieren.

Sie verwenden auch eine Mischung aus Simulation und Praxis in der realen Welt. Die KI erhält ihre anfängliche Ausbildung in komplexen virtuellen Umgebungen (mit Werkzeugen wie dem NVIDIA Isaac Lab), bevor sie auf tatsächliche physische Roboter losgelassen wird. Dies hilft ihr, Fähigkeiten zu erlernen, die sie auf alle möglichen Situationen anwenden kann, denen sie in der realen Welt begegnen könnte.

Was das für Ihr Unternehmen im Moment bedeutet

Das ist alles ziemlich revolutionäres Zeug, aber es ist auch unglaublich kompliziert und teuer. Es hängt von Supercomputern, einer riesigen Menge an Sensordaten und jahrelanger Forschung ab. Für das durchschnittliche Unternehmen ist diese Technologie nichts, was man einfach kaufen und anschließen kann. Es ist eine langfristige Wette auf die Zukunft der physischen Arbeit, keine Lösung für die betrieblichen Kopfschmerzen dieses Quartals.

Für wen ist Skild AI gedacht?

Sie werden in absehbarer Zeit keinen von Skild AI angetriebenen Roboter in Ihrem Zuhause finden. Ihr Fokus liegt klar auf der Schwerindustrie und der groß angelegten Automatisierung, wo Dinge wie Arbeitskräftemangel und gefährliche Arbeitsplätze ein ständiges Problem sind.

Einige der ersten Bereiche, die sie anvisieren, sind:

• Sicherheit und Inspektion: Stellen Sie sich Roboter vor, die sich durch unübersichtliche oder gefährliche Standorte navigieren können, um Routinekontrollen durchzuführen, sodass menschliche Arbeiter außer Gefahr bleiben.

• Mobile Manipulation: Hier geht es um KI, die knifflige physische Aufgaben wie das Aufheben, Bewegen und sogar Übergeben von Gegenständen an Menschen bewältigen kann.

• Autonomes Verpacken: Nutzung flinker Roboterfähigkeiten, um die sich wiederholende Arbeit des Verpackens und Sortierens von Artikeln in großen Lagerhäusern zu übernehmen.

Dies könnte für die Fertigung und Logistik eine enorme Sache sein, aber es berührt nicht wirklich die Probleme, mit denen die meisten von uns am digitalen Arbeitsplatz konfrontiert sind. Heutzutage ertrinken Unternehmen in Kundenanfragen, versuchen, Support-Tickets effizient weiterzuleiten und kämpfen damit, ihren Teams schnellen Zugang zu Informationen zu geben, die über ein Dutzend verschiedene Apps verstreut sind. Die KI, die diese Probleme löst, lebt in einer Welt aus Text und Software, nicht in einem physischen Lagerhaus.

Und genau hier kommt eine andere Art von KI-Tool ins Spiel. Während Skild AI die Zukunft der physischen Arbeit gestaltet, sind Plattformen wie eesel AI darauf ausgelegt, die Wissens- und Workflow-Probleme zu lösen, mit denen digitale Unternehmen heute zu kämpfen haben.

Physische Roboter vs. Software-KI, die Sie heute nutzen können

Der Traum von einer allgemeinen Roboter-Arbeitskraft ist cool, aber seien wir ehrlich, dorthin zu gelangen ist ein gewaltiges Projekt. Es bedeutet, viel Geld für Hardware auszugeben, sich mit komplexen Installationen in physischen Räumen auseinanderzusetzen und eine Menge Sicherheitsvorschriften zu beachten. Der Preis für so etwas ist nicht öffentlich, weil es sich um einen maßgeschneiderten Verkauf im Wert von mehreren Millionen Dollar handelt, nicht um ein einfaches Software-Abonnement.

Für die meisten Unternehmen ist der dringendere Bedarf eine KI, die mit der Software arbeitet, die Sie bereits täglich verwenden.

Eine praktische Alternative für Ihre digitale Arbeit

Softwarebasierte KI bietet Ihnen eine Möglichkeit, Dinge sofort zu automatisieren, ohne den Hardware-Aufwand. Zum Beispiel ist eesel AI so konzipiert, dass es sich direkt mit dem Helpdesk verbindet, den Sie bereits verwenden (wie Zendesk, Freshdesk oder Intercom), und Informationen aus Ihren Wissensquellen (Confluence, Google Docs, Slack) abruft.

Hier ist eine kurze Übersicht, wie sich die beiden Ansätze vergleichen:

Aspekt	Skild AI (Physische KI)	eesel AI (Software-KI)
Hauptziel	Automatisierung physischer Aufgaben mit Robotern.	Automatisierung digitaler Arbeitsabläufe und des Wissenszugriffs.
Einrichtungszeit	Monate oder Jahre für Integration und F&E.	In wenigen Minuten live gehen mit einer Self-Service-Plattform.
Anforderungen	Spezialisierte Roboter, Supercomputer.	Funktioniert mit Ihrem bestehenden Helpdesk und Ihrer Software.
Anwendungsfall	Fertigung, Sicherheit, Logistik.	Kundenservice, IT-Support, interne Q&A.
Zugänglichkeit	Große Unternehmen mit riesigen Budgets.	Unternehmen jeder Größe mit transparenten Preisplänen.

Anstatt darauf zu warten, dass ein Roboter Pakete sortiert, könnten Sie einen KI-Agenten von eesel AI verwenden, um Kundensupport-Tickets für Sie zu sortieren, zu triagieren und sogar zu beantworten. Es hat einen ziemlich cleveren Simulationsmodus, mit dem Sie testen können, wie es auf Ihre vergangenen Tickets reagiert hätte, bevor es jemals eine Live-Kundenkonversation berührt. So können Sie sich sicher fühlen, bevor Sie den Schalter umlegen. Sie können klein anfangen, indem Sie nur 5-10 % Ihrer häufigsten Fragen automatisieren und von dort aus aufbauen, ohne auch nur eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.

Fazit: Die richtige KI für die jeweilige Aufgabe auswählen

Mal ehrlich, was Skild AI da macht, ist wirklich unglaublich. Sie verschieben die Grenzen des Möglichen in der physischen Robotik, und ihre Arbeit wird wahrscheinlich Branchen verändern, die von manueller Arbeit abhängen. Wenn Sie in einem dieser Bereiche tätig sind, sollten Sie dieses Unternehmen auf jeden Fall im Auge behalten.

Aber für die große Mehrheit der Unternehmen ist die wirkungsvollste KI diejenige, die die Probleme von heute löst. Der tägliche Kampf, Kundenerwartungen zu managen, Ihr Support-Team zu unterstützen und interne Informationen zu finden, erfordert eine Lösung, die schnell und einfach einzurichten ist und ihren Wert sofort zeigt.

Während das "Skild Brain" lernt, sich in einem Lagerhaus zurechtzufinden, können Sie eine KI einsetzen, die sich in Ihrer Wissensdatenbank zurechtfindet, um Menschen sofortige und genaue Antworten zu geben. Wenn Sie nach einer KI-Lösung suchen, die dem Team und den Werkzeugen, die Sie bereits haben, tatsächlich hilft, lohnt es sich zu prüfen, was eine Plattform, die für den digitalen Arbeitsplatz entwickelt wurde, leisten kann.

Bereit zu sehen, wie KI bei Ihren Support-Herausforderungen heute helfen kann, nicht erst morgen? Starten Sie mit eesel AI in wenigen Minuten.

Dieses Video gibt einen Überblick über Skild AIs Ambition, ein einziges KI-Gehirn zu entwickeln, das jeden Roboter für jede Aufgabe steuern kann.